Beschreibung, Verwaltung und Ausführung von Arbeitsabläufen im autonomen Datenbank-Tuning

In den letzten Jahrzehnten wurde die Administration von IT-Systemen zunehmend aufwendiger und kostspieliger. Zur Gewährleistung einer hohen Verfügbarkeit und Performance dieser Systeme reichen eine kontinuierliche manuelle Administration und Optimierung der Systeme im laufenden Betrieb kaum noch aus. Initiativen wie das Autonomic Computing versuchen daher, die Administrationskomplexität neuer Systeme zu reduzieren, indem sie eine Automatisierung der komplexen Systemverwaltungs- und -konfigurationsaufgaben und ihre anschließende Übertragung an die Systeme selbst ermöglichen. Die vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel, die Übertragbarkeit der Konzepte des Autonomic Computing auf das Datenbank-Tuning zu untersuchen und eine Infrastruktur zur Automatisierung typischer Datenbank-Tuning-Aufgaben unter Reduzierung menschlicher Interaktion zu konzipieren. Als eine der Grundvoraussetzungen für die Automatisierung der Datenbank-Tuning-Aufgaben wurden hier die Beschreibung und Modellierung des Tuning-Wissens identifiziert. Die vorgestellten Konzepte ermöglichen es den Administratoren daher, sowohl die Problemsituationen als auch die entsprechenden bewährten Tuning-Abläufe zu erfassen und im System zu hinterlegen. Mit Hilfe einer auf diesen Konzepten aufbauenden Architektur lassen sich IT-Systeme kontinuierlich überwachen und beim Feststellen eines problematischen Verhaltens entsprechende, vorab im System hinterlegte Tuning-Abläufe einleiten. Dabei können sowohl der Überwachungs- als auch der Tuning-Prozess in Abhängigkeit von der anliegenden Arbeitslast und unter der Einbeziehung von Metadaten bzw. nutzerdefinierten Tuning-Zielen beeinflusst werden. Zur Unterstützung einer kollaborativen Entwicklung und eines Austauschs von Tuning-Praktiken wird in dieser Arbeit weiterhin eine Community-Plattform konzipiert. Dabei spielen insbesondere Konzepte zur effizienten, feingranularen, semantikreichen Speicherung, Versionierung und Evolution von Tuning-Praktiken eine wichtige Rolle

Auswahl PC-gestützter Software-Entwicklungsumgebungen : dargestellt am Beispiel von Excelerator, Information Engineering Workbench, ProKit*WORKBENCH und Systems Engineer

Diese Arbeit basiert auf Erfahrungen, die bei der Auswahl einer Software-Entwicklungsumgebung für die Ausbildung der Wirtschaftsinformatikstudierenden an der Universität zu Köln von den Autoren im Januar 1991 gemacht wurden. Eine ideale SEU zur Entwicklung sämtlicher Softwaretypen und zur Unterstützung aller Aufgaben der Softwareentwicklung, außerdem lauffähig auf allen Rechnerklassen, ist am Markt nicht verfügbar. Der potentielle Käufer einer SEU muß deshalb das für seine individuellen Bedürfnisse und Zielvorstellungen geeignetste Produkt aus dem umfangreichen Marktangebot auswählen. Hierzu ist ein Selektionsprozeß notwendig, der objektiv, möglichst fehlerfrei und nachprüfbar ist. Im Rahmen des Auswahlprozesses an der Universität zu Köln wurde zunächst ein Grobkriterienkatalog mit K.O.-Kriterien entworfen, um somit eine Reduzierung der in Frage kommenden SEU auf eine überschaubare Anzahl zu erreichen

Jahresbericht 2017 zur kooperativen DV-Versorgung

:Vorwort 13 Übersicht der Inserenten 16 Teil I Gremien der TU Dresden für Belange der Informationstechnik CIO der TU Dresden 21 CIO-Beirat 21 IT-Klausurtagung 23 Teil II Zentrum für Informationsdienste und Hochleistungsrechnen 1 Die Einrichtung 27 1.1 Aufgaben 27 1.2 Zahlen und Fakten 27 1.3 Haushalt 28 1.4 Struktur 30 1.5 Standorte 31 1.6 Gremienarbeit 32 2 IT-Infrastruktur 33 2.1 Kommunikationsdienste und Infrastrukturen 33 2.2 Infrastruktur-Server 43 2.3 Server-Virtualisierung 44 2.4 Housing 44 2.5 Datenspeicher und -sicherung 44 3 Hochleistungsrechnen 51 3.1 HRSK-II – HPC-Cluster Taurus 51 3.2 Shared-Memory-System Venus 53 3.3 Anwendungssoftware 54 3.4 Parallele Programmierwerkzeuge 54 4 Zentrales Diensteangebot 57 4.1 IT-Service-Management 57 4.2 Ticket-System und Service Desk 57 4.3 Identitätsmanagement 59 4.4 Login-Service 61 4.5 Microsoft Windows-Support 61 4.6 Kommunikations- und Kollaborationsdienste 65 4.7 Dresden Science Calendar 67 4.8 Drucken / Kopieren 68 4.9 Zentrale Software-Beschaffung für die TU Dresden 69 5 Forschung 71 5.1 Wissenschaftliche Projekte und Kooperationen 71 5.2 Publikationen 85 6 Ausbildungsbetrieb und Praktika 89 6.1 Ausbildung zum Fachinformatiker 89 6.2 Praktika 89 7 Veranstaltungen 91 7.1 Aus- und Weiterbildungsveranstaltungen 91 7.2 ZIH-Kolloquien 92 7.3 Workshops 92 7.4 Standpräsentationen/Vorträge/Führungen 92 Teil III Bereiche der TU Dresden Bereich Mathematik und Naturwissenschaften 97 1 Bereichsweite IT-Struktur 97 2 Weiterbildung und Informationsaustausch 97 3 Service Desk 98 4 Stand der DV-Ausstattung – allgemeine Hinweise 98 5 Anforderungen an das ZIH 98 5.1 Dienste 98 5.2 Vernetzung 99 5.3 Software 99 Fakultät Biologie 101 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 101 1.1 Anforderungen aus der Lehre 101 1.2 Anforderungen aus der Forschung 102 2 Erreichter Stand der DV-Ausstattung 102 3 Anforderungen an das ZIH 102 Fakultät Chemie und Lebensmittelchemie 103 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 103 1.1 Anforderungen aus der Lehre 103 1.2 Anforderungen aus der Forschung 103 2 Stand der DV-Ausstattung 104 2.1 Verzeichnisdienst und zentrales Management 104 2.2 Server-Systeme 104 2.3 PC-Arbeitsplätze und Messrechner 105 2.4 Datennetz 105 3 Leistungen und Angebote der Fakultät 105 3.1 PC-Pools 105 3.2 Messdaten und Datenbanken 105 3.3 Spezialsoftware 106 3.4 IT-Service-Teams 106 4 Anforderungen der Fakultät an ZIH und Verwaltung 106 4.1 Dienste und Software 106 4.2 Personelle Absicherung 106 Fakultät Mathematik 107 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 107 1.1 Anforderungen aus der Lehre 107 1.2 Anforderungen aus der Forschung 107 2 Erreichter Stand der DV-Ausstattung an der Fakultät 108 2.1 Hardware und Vernetzung 108 2.2 Leistungen und Angebote des zentralen PC-Pools der Fakultät 108 3 Anforderungen der Fakultät an das ZIH 108 3.1 Dienste 108 3.2 Datenkommunikation 109 3.3 Software 109 3.4 Hardware- und Software-Service 109 Fakultät Physik 111 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 111 1.1 Anforderungen aus der Lehre 111 1.2 Anforderungen aus der Forschung 112 2 Erreichter Stand der DV-Ausstattung 113 2.1 Hardware 113 2.2 Software 113 2.3 Vernetzung 113 2.4 PC-Pools 113 2.5 Weiteres 113 3 Anforderungen der Fakultät an das ZIH 114 Fakultät Psychologie 115 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 115 1.1 Anforderungen aus der Lehre 115 1.2 Anforderungen aus der Forschung 115 2 Erreichter Stand der DV-Ausstattung an der Fakultät 115 3 Anforderungen der Fakultät an das ZIH 116 Bereich Geistes- und Sozialwissenschaften 117 1 Struktur und IT-Verantwortlichkeiten 117 2 Fazit und Entwicklungsperspektiven 118 Fakultät Erziehungswissenschaften 121 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 121 1.1 Anforderungen aus der Lehre 121 1.2 Anforderungen aus der Forschung 123 2 Erreichter Stand der DV-Ausstattung an der Fakultät 124 3 Leistungen und Angebote des ZBT der Fakultät 124 4 Anforderungen an das ZIH 125 Juristische Fakultät 127 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 127 1.1 Anforderungen aus der Lehre 127 1.2 Anforderungen aus der Forschung 127 2 Stand der DV-Ausstattung an der Fakultät 128 3 Anforderung an das ZIH sowie externe Ressourcen 128 Philosophische Fakultät 129 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 129 1.1 Anforderungen aus der Lehre 129 1.2 Anforderungen aus der Forschung 129 2 Erreichter Stand der DV-Ausstattung an der Fakultät 130 3 Anforderungen an das ZIH 130 Fakultät Sprach-, Literatur- und Kulturwissenschaften 133 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 133 1.1 Anforderungen aus der Lehre 133 1.2 Anforderungen aus der Forschung 133 2 Erreichter Stand der DV-Ausstattung an der Fakultät 134 3 Anforderung an das ZIH 134 4 E-Learning-Strategie 134 Bereich Bau und Umwelt 137 1 Struktur und IT-Verantwortlichkeiten 137 2 Kompetenzen, angebotene Dienstleistungen und mögliche Synergien 139 3 Fazit und Ausblick 141 Fakultät Architektur 143 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 143 1.1 Anforderungen aus der Lehre 143 1.2 Anforderungen aus der Forschung 144 2 Erreichter Stand der DV-Ausstattung an der Fakultät 144 3 Leistungen und Angebote der Fakultät Architektur 145 4 Anforderungen an das ZIH sowie externe Ressourcen 145 4.1 Dienste 145 4.2 Datenkommunikation 145 4.3 Software 146 4.4 Hardware- und Software-Service 146 Fakultät Bauingenieurwesen 147 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 147 1.1 Anforderungen aus der Lehre 147 1.2 Anforderungen aus der Forschung 148 1.3 Erreichter Stand der DV-Ausstattung an der Fakultät 150 2 Leistungen und Angebote des zentralen Fakultätsrechenzentrums 157 3 Anforderungen an das ZIH sowie externe Ressourcen 157 3.2 Datenkommunikation 158 3.3 Software 158 3.4 Hardware- und Software-Service 158 Fakultät Umweltwissenschaften 159 Fachrichtung Forstwissenschaften 159 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 159 1.1 Anforderungen aus der Lehre 159 1.2 Anforderungen aus der Forschung (ausgewählte Beispiele) 159 2 Erreichter Stand der DV-Ausstattung an der Fachrichtung 160 3 Leistungen und Angebote der Rechenstation der Fachrichtung 161 4 Anforderungen an das ZIH sowie externe Ressourcen 161 4.1 Dienste 161 4.2 Datenkommunikation 161 4.3 Software 161 4.4 Hardware- und Software-Service 161 Fachrichtung Geowissenschaften 163 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 163 1.1 Anforderungen aus der Lehre 163 1.2 Anforderung aus der Forschung 163 2 Anforderung an das ZIH 165 2.1 Dienste 165 2.2 Datenkommunikation 165 2.3 Software 165 2.4 Hardware- und Software-Service 167 3 Anforderung an die Rechenstation Tharandt 167 Fakultät Verkehrswissenschaften „Friedrich List“ 169 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 169 1.1 Anforderungen aus der Lehre 169 1.2 Anforderung aus der Forschung 171 2 Anforderungen an das ZIH 175 Fakultät Wirtschaftswissenschaften 177 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 177 1.1 Anforderungen aus der Lehre 177 1.2 Anforderungen aus der Forschung 179 2 Erreichter Stand der DV-Ausstattung an der Fakultät 180 3 Service-Leistungen des Informatiklabors der Fakultät 182 4 Anforderungen an das ZIH sowie externe Ressourcen 184 4.1 Dienste 184 4.2 Datenkommunikation 184 4.3 Software 185 4.4 Hardware- und Software-Service 185 Bereich Medizin 187 Medizinische Fakultät Carl Gustav Carus 187 1 DV-Anforderungen aus Lehre und Forschung 187 1.1 Anforderungen aus der Lehre 187 1.2 Anforderungen aus der Forschung 188 2 Erreichter Stand der DV-Versorgung 188 3 Anforderungen der Fakultät an das ZIH / MZ / SLUB 19

Wissensorientiertes Management: Ein systemischer Ansatz zur Mobilisierung von Erfahrungswissen: Wissensorientiertes Management: Ein systemischer Ansatz zur Mobilisierung von Erfahrungswissen

Die Dissertation mit dem Titel „Wissensorientiertes Management: Ein systemischer Ansatz zur Mobilisierung von Erfahrungswissen“ widmet sich dem individuellen, persönlichen Erfahrungswissen als Teil des breit und interdisziplinär diskutierten Begriffs Wissen und dessen Relevanz für ein wissensorientiertes Unternehmen. Dafür wird eine Organisationsarchitektur auf Basis einer kontemporären Managementphilosophie und unter Berücksichtigung von Social Software vorgestellt, mit deren Hilfe der Austausch und die Generierung von Erfahrungswissen für eine Unternehmung gefördert werden kann. Ziel der Dissertation ist damit die Konzeption eines organisationsweiten Managementansatzes zur Mobilisierung von Erfahrungswissen in Unternehmen. Um die zentralen Probleme des Wissensmanagements, u. a. die reduktionistische Sicht auf Wissen als explizite, objektive Größe zu vermeiden, wird ein systemischer bzw. ganzheitlicher Ansatz beim Umgang mit Wissen verfolgt. Durch die systematische Literaturanalyse zu den Themen Erfahrungswissen und Wissensmanagement kommt die Arbeit zur Empfehlung, ein wissensorientiertes Management für die Mobilisierung von Erfahrungswissen als holistisches Gesamtkonzept in Unternehmen zu etablieren. Im Rahmen einer modelltheoretischen Analyse werden 14 Anforderungen an die Mobilisierung von Erfahrungswissen erhoben, drei Wissensmanagement-Modelle ausgewählt und detailliert auf ihre Eignung für die Mobilisierung von Erfahrungswissen geprüft und aus den Erkenntnissen mit dem IDEA Modell ein eigener Ansatz zur Beschreibung der komplexen Wirkzusammenhänge (Momente) und als strukturierender Ordnungsrahmen vorgestellt. Ausgehend von den technischen, soziokulturellen und organisationalen Prinzipien von Social Software wird deren potenzieller Beitrag zur Stärkung von sozialer Interaktion und Partizipation herausgestellt und für den angestrebten systemischen Managementansatz für die Wissensmobilisierung in Unternehmen eine Enterprise 2.0 Architektur als Ordnungsrahmen entworfen und hinsichtlich der Einflussfaktoren und Herausforderungen an die Umsetzung detailliert.:1 Einführung 10 1.1 Ausgangssituation 11 1.1.1 Vorbemerkung 11 1.1.2 Problemstellung 15 1.2 Zielstellung und Schwerpunkt 17 1.3 Forschungsdesign 20 1.4 Aufbau der Arbeit 23 2 Erfahrungswissen 27 2.1 Vom Wissen zum Erfahrungswissen 29 2.2 Bedeutung von Erfahrungswissen 34 2.2.1 Erfahrungswissen in der technisierten Arbeitswelt 35 2.2.2 Ökonomische Bedeutung von Erfahrungswissen 38 2.2.3 Erfahrungswissen als Residualkategorie allen praktischen Handelns 39 2.3 Betrachtungsdimensionen Prozess vs. Zustand 42 2.3.1 Erfahrung-Machen als Prozess 44 2.3.2 Erfahrung-Besitzen als Zustand 49 2.3.2.1 Erfahrungswissen als Ergebnis 49 2.3.2.2 Erfahrungswissen als Ressource 51 2.3.3 Abgeleitete Eigenschaften von Erfahrungswissen 53 2.4 Erscheinungsformen von Erfahrungswissen 57 2.4.1 Tiefendimension von Erfahrungswissen 57 2.4.2 Erfahrungswissen als Expertise 64 2.5 Zusammenfassung 71 2.5.1 Merkmale von Erfahrungswissen 72 2.5.2 Eine Arbeitsdefinition zum Erfahrungswissen 74 3 Management von und für Wissen 76 3.1 Einführung zum Wissensmanagement 77 3.1.1 Resource-based View 78 3.1.2 Knowledge-based View 80 3.2 Entwicklungslinien und Ansätze im Wissensmanagement 84 3.2.1 Entwicklungsgeschichte von Wissensmanagement 84 3.2.2 Ansätze von Wissensmanagement 87 3.2.2.1 Generationen im Wissensmanagement 90 3.2.2.2 Ganzheitliche und problemorientierte Ansätze 92 3.2.2.3 Technik- und humanorientierte Ansätze 93 3.2.2.4 ‚Hard Track’ und ‚Soft Track’ Ansätze 96 3.3 Vom Wissensmanagement zum wissensorientierten Management 98 3.3.1 Neue Systematisierung von ganzheitlichem Wissensmanagement 98 3.3.2 Kritische Anmerkungen zum Managen von Wissen 105 3.3.3 Management von kontext- und personenabhängigem Erfahrungswissen 108 3.3.3.1 Umgang mit Expertise im Wissensmanagement 109 3.3.3.2 Vom exzessivem zum selektiven Wissensmanagement 114 3.3.4 Wissensorientiertes Management für Erfahrungswissen 116 3.4 Zusammenfassung und Fazit 120 4 Modell-theoretischer Ansatz für die Mobilisierung von Erfahrungswissen 122 4.1 Anforderungserhebung 123 4.1.1 Betrachtungsgegenstand Erfahrungswissen 124 4.1.2 Betrachtungsgegenstand Management von und für Wissen 126 4.2 Analyse etablierter Wissensmanagement-Modelle 128 4.2.1 Grazer Metamodell des Wissensmanagements 129 4.2.2 Theorie der Wissensschaffung im Unternehmen (SECI) 133 4.2.3 Ba-Konzept 137 4.2.4 Sense-Making-Model Cynefin 140 4.2.5 Kritische Würdigung und Implikationen 145 4.3 IDEA: Ein Modell zur Mobilisierung von Erfahrungswissen 153 4.3.1 Grundverständnis IDEA 153 4.3.1.1 Interaktion 155 4.3.1.2 Dokumentation 156 4.3.1.3 Evolution 157 4.3.1.4 Adoption 158 4.3.1.5 Gesamtkontext IDEA 159 4.3.2 Anwendungsszenario: Wissensmobilisierung durch IDEA 161 4.4 Zusammenfassung und Interpretation 166 5 Umsetzungskonzept 170 5.1 Voraussetzungen 171 5.1.1 Bisheriger Weg 171 5.1.2 Gestaltungskomponenten im OSTO Systemmodell 175 5.2 Social Software – Technische Dimension 179 5.2.1 Klassifizierung von Social Software 180 5.2.1.1 Social Software und Groupware 180 5.2.1.2 Akronym SLATES 182 5.2.1.3 Social Software Dreieck 183 5.2.2 Anwendungskategorie Wikis 184 5.2.2.1 Spezifika von Wikis 184 5.2.2.2 Wikis im wissensorientierten Management 185 5.2.3 Anwendungskategorie Weblogs 187 5.2.3.1 Spezifika von Weblogs 187 5.2.3.2 Weblogs im wissensorientierten Management 188 5.2.4 Anwendungskategorie Social Network Services 191 5.2.4.1 Spezifika von Social Network Services 191 5.2.4.2 Social Network Services im wissensorientierten Management 194 5.2.5 Wissenstransfer mit Social Software 196 5.3 Social Software - Soziokulturelle und organisationale Aspekte 198 5.3.1 Das Interaktionsstufen-Konzept aus der CSCW-Forschung 199 5.3.2 Web 2.0 – Prinzipien 202 5.3.3 Unternehmens- und Wissenskultur 208 5.3.4 Zwischenfazit 212 5.4 Enterprise 2.0 – eine Architektur zum Transfer von Erfahrungswissen 214 5.4.1 Enterprise 2.0 214 5.4.2 Enterprise 2.0-Architektur 217 5.4.2.1 Empirisch-qualitative Befragung zum Enterprise 2.0 218 5.4.2.1.1 Methodische Grundlagen 219 5.4.2.1.2 Planung und Durchführung der Delphi-Befragungen 221 5.4.2.1.3 Befragungsergebnisse 224 5.4.2.2 Gestaltungskomponenten, Einflussfaktoren und Herausforderungen im Enterprise 2.0 229 5.5 Zusammenfassung 236 6 Interpretation der Forschungsergebnisse und Ausblick 239 6.1 Würdigung der Ergebnisse 240 6.2 Anwendung der Enterprise 2.0-Organisationsarchitektur 247 6.3 Zukünftiges Forschungspotenzial 252 6.4 Schlusswort 256 Literatur VI A. Anhang XXXI

Forum - Ausgabe 2014

Informiert über die Forschungsaktivitäten an der Hochschule Konstanz im Jahr 2014

Workflow-Management für Produktentwicklungsprozesse

Workflow-Management-Systeme unterstützen die elektronische Abwicklung von Arbeitsprozessen, sogenannten Workflows. Heutige Systeme erzwingen meist die starre Ausführung vormodellierter Workflows, was ihre praktische Tauglichkeit auf Anwendungsgebiete mit starren Prozessen beschränkt. In vielen Anwendungsbereichen sind Arbeitsprozesse jedoch meist nur semi-strukturiert. Dieses Merkmal ist aufgrund kreativer Teilaufgaben auch typisch für alle Produktentwicklungsprozesse, für die in dieser Arbeit adäquate Modellierungs- und Ausführungskonzepte vorgestellt werden. Diese Konzepte wurden im WEP-Workflow-Management-Systems (WEP = Workflow Management for Engineering Processes) zur Demonstration der Machbarkeit und des praktischen Nutzens prototypisch implementiert